シンギュラリティ（超知能の出現）論争やグーグル始めとした米国の巨大IT企業のAI（人工知能）に対する多額の投資とオープンソース化など、機械学習（マシーンラーニング）や深層学習（ディープラーニング）への注目が集まる中、現在は、いち早くAIを取り込み事業を差別化して競争優位に立とうとする企業が非常に多くなっています。
はっきり言ってしまえば、この競争はグローバルで進行しており、今のブームに乗った短期的な営業施策として効果があるかもしれませんが、本格的に浸透した時、例外を除きほぼ全ての企業にとって、もはやAIによる優位性は見当たらないでしょう。
というのも、ハードウエアの値段はどんどん下がりうえにクラウド化によって誰もがいつでも使えるようになりますし、ソフトウエアはオープンソース化によってデファクトスタンダードとなるのでこちらも誰でもすぐに使えます。
そして、同じデータを入れれば同じような結果（誤差はあります）が出るのがAIです。
もちろん、使ううえでのハードルはあります。
そこで冒頭の読書会を始めました。
ポイントは、データサイエンティストなどといった高級専門職（アメリカでの話。日本のデータサイエンティストは自称ですね）ではなく、ふつうの人が携わることです。
これは、公衆衛生への貢献、廃棄と肥満の解消などといった大きな社会問題の解決ではなく、身近な場所で日々起こる問題やビジョンや目標を定めることにより生じる課題の解決において、ふつうの人の力が不可欠だからです。
ふつうの人は、巨大IT企業にデータを提供する存在でなく、身の回りで問題や課題を解決する主体でなければなりません。
問題や課題を解決してもらう客体ではなく、自らが解決する主体であること。
そして人に残ることに向けて何を学ぶのか、今日において、常に考え実践し続けるテーマです。
常に兜の緒を締めよ
